Environmental Regulation and Economic Development QualityThe Moderating Effects of Market Segmentation and Performance Assessment
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摘要: 如何协调经济发展与环境保护一直是政府面临的一个困难而重要的问题。文章基于中国省际面板数据，通过回归模型检验了环境规制与经济发展质量之间的复杂关系以及市场分割和政绩考核对这一关系的调节作用。结果表明，环境规制对经济发展质量呈倒“U”型影响，其作用取决于环境规制强度的合理性。地方竞争引发的市场分割已经成为制约环境规制正向效应的重要因素，政府科学合理的政绩考核指标体系可以强化环境规制对经济发展质量的促进效应，减少污染物排放和提高企业遵从度是政绩考核助推环境规制正向效果的关键路径。因此，为推动经济高质量发展，政府应该制定灵活的环境规制策略，积极推进市场一体化以及优化政绩考核指标体系。文章以市场分割和政绩考核为调节变量，揭示了环境规制效应的复杂性，为制定更有效的环境与经济协调政策提供了新视角。Abstract: Coordinating economic development and environmental protection has always been a challenging and critical issue for governments. Based on provincial panel data in China, this paper examines the complex relationship between environmental regulation and the economic development quality through regression model, as well as the moderating effects of market segmentation and performance assessment on this relationship. The results show that environmental regulation exhibits an inverted “U-shaped” impact on the quality of economic development and its effect depends on the rationality of the environmental regulation intensity. Market segmentation, caused by local competition, has become a significant factor constraining the positive effects of environmental regulation. The scientific and reasonable performance assessment index system by the government can enhance the promoting effects of environmental regulation on the quality of economic development. Reducing pollutant emissions and improving corporate compliance are identified as critical pathways through which performance assessment fosters positive effects of environmental regulation. Therefore, to promote high-quality economic development, governments should formulate flexible environmental regulation strategies, actively advance market integration, and optimize performance assessment index system. Taking market segmentation and performance appraisal as moderating variables, this paper reveals the complexity of environmental regulatory effects and provides new perspectives for the formulation of more effective policies for coordinating environment and economy.
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作为世界第二大经济体，中国在过去几十年里取得了令人瞩目的经济增长，但这一增长也伴随着严重的环境问题，如空气污染、水资源短缺、土地退化以及生态系统的脆弱性增加等[1]。为应对环境问题，中国采取了一系列环境规制措施，旨在改善环境质量和可持续发展[2]。如今，中国不仅明确将生态文明建设纳入国家发展总体布局，还承诺实现碳达峰和碳中和目标[3]。2022年，中国共产党第二十次全国代表大会报告明确提出贯彻新发展理念，着力推进高质量发展的重要任务。报告指出，“推动经济社会发展绿色化、低碳化是实现高质量发展的关键环节”[4]。这表明，中国政府正在以前所未有的决心，推动经济增长与环境保护之间的良性互动，以实现高质量、可持续的发展。这些政策导向的转变，不仅对中国国内的经济与环境产生深远影响，也在全球范围内引起了广泛的关注。然而，要实现高质量发展目标，中国面临着复杂的挑战。一方面，经济发展仍然是中国政府的核心任务之一，而经济增长与环境保护之间的协调发展问题成为突出的挑战。另一方面，市场分割和政绩考核等因素可能会影响环境规制的有效性。市场分割指的是由于政策制定、行政管制、地理障碍或其他因素导致的市场内部的划分，使得资源和商品在不同区域间流动受限。市场分割使地方政府为了争夺财政收入而采取贸易壁垒等措施，以阻碍外部资源进入并保护本地资源，从而可能阻碍了环境规制效果的提升[5]。政绩考核则可能导致地方政府过度追求经济增长，而忽视了环境保护的重要性[6]。这种情况下，地方政府可能会更倾向于采取短期经济利益最大化的政策，而不顾及环境规制的执行和效果，导致环境问题得不到有效治理。因此，研究中国环境规制与经济发展质量之间的关系以及市场分割和政绩考核对这一关系的调节效应变得至关重要。理解这些因素如何相互作用，有助于制定更有效的环境政策，推动经济发展与环境保护的良性循环。
尽管已有研究探讨了环境规制与经济发展质量之间的关系，并形成了不利论[7]、促进论[8]和不确定论[9]等多种观点，但对市场分割和政绩考核如何影响环境规制有效性的讨论还相对较少。早期研究更多聚焦于环境规制本身对经济的影响，而较少考虑制度背景和市场环境因素对环境规制效果的潜在影响。由此，本文旨在弥补这方面的不足，利用中国省际面板数据，考察环境规制与经济发展质量的关系以及市场分割和政绩考核对环境规制有效性的调节效应。希望通过实证研究揭示市场分割对环境规制正向效应的负向调节作用，以及科学合理的政绩考核指标体系在强化环境规制正向效应中的关键作用，为制定高效环境政策提供新的视角。并通过分析环境规制、市场分割和政府行为的相互作用，丰富环境经济学和区域经济学领域的研究内容，深化人们对于环境规制复杂影响的理解，与帮助相关政策的制定和实施。
一. 理论分析与研究假设
环境规制与经济发展质量的关系一直是一个备受关注的议题[10]。在学术界，对于这一问题的讨论主要围绕着三种观点展开：不利论、促进论和不确定论。首先，不利论[11]基于“遵循成本假说”，认为环境规制会增加企业的成本负担，导致其研发投入减少，阻碍了其生产效率和竞争力。这一观点强调了环境规制对企业经营的限制作用，从而对经济发展质量产生负面影响。其次，促进论的观点[12]主要基于“创新补偿假说”，认为适度的环境规制可以促使企业进行技术创新，提高生产效率和产品质量，从而促进经济的可持续发展。这一观点强调了环境规制作为一种引导机制，通过约束企业行为来激发其环保意识和创新能力，从而实现经济与环境的协调发展[13−14]。然而，不确定论则认为环境规制对经济发展质量的影响是不确定的或具有异质性的[15]。环境规制可能对不同地区、不同行业甚至不同阶段的企业产生不同的影响效果[16−17]。在某些情况下，环境规制可能促进了企业的技术创新和资源利用效率，提升了经济发展质量[18]；而在另一些情况下，过度的环境规制可能导致企业面临更高的成本压力，抑制了其创新活动，进而影响了经济的发展质量[19]。因此，环境规制与经济发展质量之间的关系可能呈现出非线性或异质性的特点[20−21]。
在规制规范分析学派看来，政府规制的目标是实现资源最优配置与社会福利最大化。规范分析的“公共利益规制理论”认为，政府提供环境规制是为了抑制市场的不完全性缺陷，以维护公众的利益，即在存在公共物品、外部性、自然垄断、不完全竞争、不确定性、信息不对称等市场失灵的行业中，为了纠正市场失灵的缺陷，保护社会公众利益，由政府对这些行业中的微观经济主体行为进行直接干预，从而达到保护社会公众利益的目的[22]10-46。中国的环境规制在应对不断加剧的环境问题方面发挥着关键作用。然而，由已有文献可知，环境规制对经济发展质量的影响与其强度的合理性密切相关。随着环境规制强度的变化，其对经济发展质量既可能产生积极效应，也可能带来负面效应。基于此，文章提出如下假设。
假设H1：环境规制与经济发展质量之间存在着不确定性和复杂性。适度的环境规制可能对经济发展质量产生正面影响，但过度的规制可能导致负面效应。
环境保护行政法规由国务院制定，地方政府作为政策的实施者可以依当地的实际情况制定和颁布符合当地需要的地方性法规。作为独立经济利益主体的地方政府是一个既深受经济系统影响，又具有能动性的行为主体，其存在着通过吸引资本发展经济以实现自身政绩最大化或政治晋升机会最大化的行为目标[6]。地方官员为赢得“晋升锦标赛”，可能形成地方保护主义行为，由此衍生出市场分割现象[23]。地方保护主义行为和市场分割虽然在某些程度上推动经济发展，却也会为之付出“规模不经济”的代价[24]。环境规制的积极效应在实践中可能受到市场分割现象的影响。
市场分割的存在可能通过三种方式削弱环境规制对经济发展质量的促进作用。首先，在市场分割下，地方政府可能采取“以邻为壑”的地方保护行为，抑制跨区域环保合作，限制技术创新的扩散和应用范围，阻碍环境规制通过技术创新促进经济发展质量的潜力[25]。在一个开放且一体化的市场中，环境规制可以促使企业采纳更清洁的生产技术，而这些技术的广泛应用依赖于不受阻碍的信息流动和技术交流。市场分割造成的信息孤岛效应显著降低了这一过程的效率。其次，市场分割可能增加企业面临的合规成本。地方保护主义和不同地区间环境标准的差异导致企业必须调整其生产过程以满足各地区的规定，这不仅会增加企业运营的复杂性，也会提高其生产成本。对于跨区域经营的企业来说，这一问题尤为突出，合规成本的增加可能抑制其环境友好型技术创新的动力，从而削弱环境规制的正向经济效应[26]。最后，市场分割对资源在区域间的自由流动造成障碍，会影响资源配置的效率[27]。环境规制的经济效益部分依赖于资源能够自由流动以寻找最高效的使用方式[28]。市场分割导致的资源流动受阻不仅会降低经济的整体效率，也会减弱环境规制通过优化资源配置提升经济发展质量的能力[29]。据此，文章提出以下假设。
假设H2：市场分割会削弱环境规制对经济发展质量的促进作用。
中央的政绩考核是地方政府竞争的一个重要诱因[30]，也是地方政府行为的“指挥棒”。在传统的政绩考核体系中，经济增长往往是评价地方政府工作的主要指标，这可能导致地方政府在实施环境规制时偏向于采取短期的、面向增长的策略，而忽视了环境保护的长期效益。然而，随着中国对政绩考核体系的不断优化和改革，更多地引入了环境保护等非经济指标，这可以激励地方政府在追求经济增长的同时，更加重视环境保护和可持续发展，从而强化环境规制的正向效果[31]。合理的政绩考核体系主要通过两个机制强化环境规制效果，即增强企业遵从程度和减少污染物排放强度。首先，合理的政绩考核体系促使地方政府实施更加严格的环境保护措施，进而要求企业提升环境管理标准。这种机制鼓励企业通过采用环保技术和流程，以达到更高的环境规制要求，从而提高整体环境质量并支持经济的绿色发展[32]。其次，合理的环境绩效考核体系激励企业减少污染物排放，这有助于改善环境质量，缓解污染跨界所引发的“搭便车”现象，增强地方政府间“竞相向上”的策略互动，减少环境污染对经济发展的负面影响，为企业提供更好的生产和经营环境，促进经济发展质量的提升[33]。基于此，文章提出以下假设。
假设H3：合理的政绩绩效考核体系会强化环境规制赋能经济发展质量的效应，起到正向调节作用。
二. 实证设计
一 模型与方法
为了检验假设H1，构建如下一般化模型：
$$ \begin{array}{*{20}{c}} {}&{} \end{array}e{q_{i,t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}e{r_{i,t}} + {\alpha _2}er_{i,t}^2 + \theta {X_{i,t}} + {\delta _i} + {\nu _t} + {\varepsilon _{i,t}} $$ (1) 式中，
$ i $ 和$ t $ 分别表示省域与年份；eq为被解释变量，代表经济发展质量；er为核心解释变量，代表环境规制；X为控制变量。$ {\alpha _1} $ 为待估参数，表示环境规制对经济发展质量的影响系数；$ \theta $ 也是待估参数，表示其他控制变量对经济发展质量的影响系数；$ {\alpha _0} $ 为截距项，$ {\delta _i} $ 和$ {\nu _t} $ 分别代表个体和时间固定效应，$ \varepsilon $ 为随机扰动项。探讨环境政策对经济增长质量综合指标影响时面临的一大挑战是处理环境政策的潜在内生性问题。内生性问题可能导致估计结果出现偏误，这类偏误主要源自以下两个问题：遗漏变量与相互因果关系。为了应对遗漏变量的问题，通过采用固定效应模型可以有效消除不同实体间的差异，以减少由于遗漏变量引起的内生性偏差；而面对变量间可能存在的相互因果关系，可以通过引入工具变量如自变量的滞后一期值、广义矩估计（GMM）或是两阶段最小二乘法来解决。本文选择使用两步系统GMM作为主要的估计模型，理由如下：（1）考虑到数据的异方差性，GMM方法相比两阶段最小二乘法在效率上更为优越；（2）与单步GMM相比，两步GMM能更好地处理自相关问题和异方差性；（3）考虑到本文的数据结构——横截面数量（N =30）超过时间序列的长度（T =17），适合采用系统GMM模型。系统GMM模型如下：
$$ \begin{array}{*{20}{c}} {}&{} \end{array}e{q_{i,t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}e{r_{i,t}} + {\alpha _2}er_{i,t}^2 + {\alpha _3}e{q_{i,t - 1}} + \theta {X_{i,t}} + {\delta _i} + {\nu _t} + {\varepsilon _{i,t}} $$ (2) 由于不确定性和短视现象的存在，致使地方政府之间在政治晋升的零和博弈中，形成各地自谋发展、自求平衡的局面。这种市场分割行为对环境规制推动经济发展质量效应起到怎样的调节作用？本文接下来将环境规制与地方市场分割指标的交互项引入到式（2）中以检验假设H2，具体模型如下：
$$\begin{split} e{q_{i,t}} =\;& {\alpha _0} + {\alpha _1}e{r_{i,t}} + {\alpha _2}er_{i,t}^2 + {\alpha _3}e{r_{i,t}} \times S E{G_{i,t}} + {\alpha _4}S E{G_{i,t}} + \\ &{\alpha _5}e{q_{i,t - 1}} + \theta {X_{i,t}} + {\delta _i} + {\nu _t} + {\varepsilon _{i,t}} \end{split}$$ (3) 式中，SEG为地区的市场分割度。
为了检验假设H3，在式（2）中引入环境规制与政绩考核指标的交互项以考察政绩考核的调节效应，具体模型如下：
$$\begin{split} e{q_{i,t}} =\;& {\alpha _0} + {\alpha _1}e{r_{i,t}} + {\alpha _2}er_{i,t}^2 + {\alpha _3}e{r_{i,t}} \times p{a_{i,t}} + {\alpha _4}{pa_{i,t}} + \\ & {\alpha _5}e{q_{i,t - 1}} + \theta {X_{i,t}} + {\delta _i} + {\nu _t} + {\varepsilon _{i,t}} \end{split}$$ (4) 式中，pa为政绩考核指标。
为了进一步考察政绩考核体系的影响机制，构建如下方程组：
$$ \begin{split} {M_{i,t}} =\;& {\alpha _0} + {\alpha _1}e{r_{i,t}} + {\alpha _2}er_{i,t}^2 + {\alpha _3}e{r_{i,t}} \times p{a_{i,t}} +\\ & {\alpha _4}{pa_{i,t}} + \theta {X_{i,t}} + {\varepsilon _{i,t}} \end{split} $$ (5) $$ e{q_{i,t}} = {\beta _0} + \beta {M_{i,t}} + \lambda {X_{i,t}} + {\delta _{i,t}} $$ (6) 式中，M为中介变量，具体包括企业遵从程度和污染物排放强度。这里重点关注
$ {\alpha _3} $ 和$ \beta $ 的显著性和符号数值的方向。二 指标选取
1 被解释变量：经济发展质量（eq）
参考陶静和胡雪萍[34]的研究，本文以中共第十八次全国代表大会第五次全体会议提出的“新发展理念”作为基础，发展了一个包含创新、绿色、开放、协调及共享这五个方面的评价指标体系（详见表1）。由于各指标之间属性和量纲的差异，无法直接比较与合成，因此，需要对各个基础指标进行处理和变换。本文采用零—均值规范化（Z-score标准化）的方法对各单项指标的原始数据进行处理，并利用SPSS软件通过主成分分析方法计算经济发展质量综合指数。Z-score标准化的具体处理方法如下：
表 1 中国省际经济发展质量指标体系表一级指标 二级指标 三级指标 衡量方法 属性 创新 经济效率 全要素生产率 根据生产函数计算得到 + 创新投入 R&D 研发经费支出 + 创新产出 人均专利占有率 国内三种专利授权数／年末常住人口 + 创新成果 高新技术创收度 高技术产业增加值/制造业产值 + 绿色 节能减排 单位GDP能耗 能源消费量／GDP − 单位GDP废水排放 废水排放总量／GDP − 单位GDP二氧化硫排放 二氧化硫排放总量／GDP − 单位GDP固体废物排放 一般工业固体废物产生量／GDP − 绿色环保 森林覆盖率 森林覆盖率 + 自然保护区覆盖率 自然保护区面积／辖区面积 + 开放 贸易依存 贸易依存度 进出口总额／GDP + 外商投资 外商直接投资 FDI + 共享 民生改善 国内生产总值 GDP + 省域人均GDP 人均GDP + 城乡居民收入差距 城镇居民人均可支配收入/农村居民人均纯收入 − 公共服务 人均教育经费 教育经费/年末常住人口 + 协调 产业结构 产业结构优化 第三产业产值/第二产业产值 + 产业结构升级 六大高耗能行业工业产值/GDP − 投资消费结构 投资率 资本形成率 + 消费率 最终消费率 + 经济稳定 经济波动率 (当期经济增长率－前一期经济增长率)的绝对值 − 价格稳定 生产者物价指数 工业生产者出厂价格指数 − 消费者物价指数 居民消费价格指数 − 就业稳定 失业率 城镇登记失业率 − $$ Z\text{-score标准化：}{x'_{}} = \frac{{{x_{}} - \overline x }}{\sigma } $$ (7) 式中，
${x{'}}$ 为标准化后的变量值，${x_{}}$ 为实际变量值，$\overline x $ 为实际变量的均值，$\sigma $ 为实际变量的标准差。对于负向指标，在Z-score标准化的基础上，对负向指标取相反数进行正向化。Z-score标准化方法能够回答这样一个问题：“给定数据距离其均值多少个标准差”。在均值之上的数据会得到一个正的标准化分数，反之会得到一个负的标准化分数。2 解释变量：环境规制（er）
由于环保投入可以更直接反映政府环境规制的意愿与力度。因此，本文参考已有研究[27]，以环境污染治理投资额的对数表示环境规制。
3 控制变量（X）
本文选取的控制变量如下：（1）自然资源禀赋（nr），参考已有文献[35]，以农林牧渔业和采矿业全社会固定资产投资的总和占全社会固定资产投资的比重来反映自然资源禀赋。（2）财政分权（fd），采用地方财政一般预算支出占中央财政支出的比重之比反映财政分权。（3）教育水平（edu），测度方法为：地区普通高等院校在校学生数÷地区总人口数×10 000。
4 调节变量
（1）市场分割度（SEG）。目前，研究人员采用多种方法来测度市场分割，包括价格法、问卷调查法、经济周期法、贸易法和生产法等[36]。其中，价格法因其能够直接反映市场供需关系、成本变动和市场预期等重要经济因素，而成为研究中国区域市场分割的重要工具。价格法依据的是不同地区之间不同商品的相对价格信息来评估市场的整合程度。这种方法的理论基础是“一价定律”和由此发展而来的“冰川成本”理论[37]。一价定律认为，在没有交易成本和其他市场摩擦的情况下，同一商品的价格在不同市场应当是相同的。然而，冰川成本理论指出，由于交易成本的现实存在，商品在贸易过程中的价值会发生损失，导致即使在完全套利的情况下，商品价格在不同地区之间也会存在差异。这种现象使得商品的相对价格在一定的价格区间内波动，从而为市场分割的存在提供了直接证据。考虑到劳动力市场、资本市场和商品市场是经济体中的基础且最关键的组成部分。因此，本文参考邓慧慧和杨露鑫[38]的做法，采用相对价格法这一方法论框架。该框架致力于通过商品、资本及劳动力3个维度的分析，进而衍生出三维市场分割指数。具体而言，这3个维度分别由居民消费价格指数、固定资产投资价格指数以及职工平均实际工资指数所代表。基于此，市场分割度进一步细分为劳动力市场分割（seg_emp）、资本市场分割（seg_cap）和商品市场分割（seg_com）。在此基础上，进一步采用熵值法，通过加权合计的方式，计算得出市场分割综合指数（seg）。具体指标体系详见表2。劳动力市场分割反映了在不同地区或行业间劳动力流动的障碍，资本市场分割揭示了资金流动的限制，而商品市场分割则展现了商品和服务在不同区域之间交易的阻碍。（2）政绩考核（pa）。该指标的测度主要借鉴邓慧慧和杨露鑫[38]的思路，构建一个包括环境绩效和经济绩效的综合政绩考核合理化指标体系（详见表2），再利用熵值法计算出政绩考核合理化综合指数。
表 2 调节变量的指标体系调节变量 一级指标 二级指标 三级指标 属性 市场分割 整体市场分割 劳动力市场分割 城镇集体单位就业人员平均实际工资指数 + 国有城镇单位就业人员平均实际工资指数 + 其他城镇单位就业人员平均实际工资指数 + 资本市场分割 建筑安装工程固定资产投资价格指数 + 设备工器具购置固定资产投资价格指数 + 其他费用固定资产投资价格指数 + 商品市场分割 食品烟酒类居民消费价格指数 + 烟酒类居民消费价格指数 + 家庭设备用品及维修服务类居民消费价格指数 + 医疗保健类居民价格指数 + 交通和通信类居民消费价格指数 + 教育文化和娱乐类居民消费价格指数 + 衣着类居民消费价格指数 + 居住类居民消费价格指数 + 政绩考核 政绩考核合理化 经济绩效 经济增长率 + 环境绩效 煤炭消费量增长率 − 化学需氧量排放增长率 − 二氧化硫排放增长率 − 5 中介变量（M）
（1）企业遵从程度（cl），用当年行政处罚案件数的对数形式作为代理指标。（2）污染物排放强度（poll），以工业二氧化硫排放量占工业总产值的比重、工业废气排放量占工业总产值的比重和工业烟粉尘排放量占工业总产值的比重三个指标经过加权平均得到。
三 数据来源
基于前述实证模型及数据获取条件，本文选取了2001—2017年中国30个省域（不包括数据缺失严重的香港、澳门、台湾以及西藏地区）的面板数据进行分析。数据源自历年的《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》《中国环境年鉴》《中国科技统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》等。所有基于价格的变量均以2001年的GDP指数为基准进行了去价格化处理。对于少数缺失的数据，采用了内插法进行补充。
三. 实证结果与分析
一 基准回归结果与分析
通过数据分析，本文得出了采用不同估计量的基准回归结果，详见表3。第二列为极大似然估计模型（MLE）的估计结果；第三列为随机效应模型（RE）的估计结果；第四列采用固定效应模型（FE）来解决异方差问题；第五列中的模型通过使用广义最小二乘模型（GLS）处理短面板数据（N>>T）中可能的异方差；第六～第八列分别使用自变量的一阶滞后项（L.FE）、动态差分GMM（Dif-GMM）和动态面板系统GMM（Sys-GMM）来解决可能的内生偏差。在表3的第七列和第八列中，AR（1）检验的P值分别为0.000和0.000，表示存在一阶自相关，AR（2）检验的P值分别为0.817和0.837，表示没有二阶自相关，说明本文中使用的动态差分GMM模型和系统GMM模型在统计学上是有效的。
表 3 基准回归结果分布表变量 MLE RE FE GLS L.FE Dif-GMM Sys-GMM er 0.315*** 0.242** 0.577*** 0.346*** 0.299*** 1.031*** 1.689*** (3.00) (2.20) (4.56) (4.62) (2.62) (3.03) (6.30) er2 −0.031*** −0.027** −0.052*** −0.028*** −0.023** −0.108*** −0.179*** (−2.76) (−2.17) (−3.94) (−3.63) (−1.97) (−2.66) (−6.81) nr −0.211 −1.526** 0.700 −0.405 −0.432 −2.073 −4.761*** (−0.32) (−2.39) (0.94) (−0.89) (−0.65) (−1.39) (−3.86) edu 0.002* 0.001 0.005*** 0.001 0.003*** 0.001 0.001 (1.65) (1.38) (3.73) (1.14) (2.78) (0.41) (0.86) fd −0.030** 0.009 −0.019 −0.043*** 0.002 −0.033 −0.044*** (−2.01) (0.69) (−0.80) (−3.63) (0.09) (−1.02) (−4.09) L.eq 0.057 0.005 (1.00) (0.27) C −0.687*** −0.552** −1.358*** 1.440*** −1.212*** −2.086*** −3.391*** (−2.71) (−2.31) (−4.85) (6.16) (−3.27) (−2.99) (−6.13) AR(1) −3.584 −3.728 [0.000] [0.000] AR(2) 0.232 −0.206 [0.817] [0.837] Sargan 22.760 [1.000] N 510 510 510 510 510 450 480 R2 — 0.346 0.063 — 0.163 — — 注：***、** 和 * 分别表示在 1%、5%和 10%水平上显著；圆括号中为 t 值或 z 值；Sargan、AR（1）和AR（2）检验的第二行数值是相应统计量的伴随概率。 所有模型的回归结果显示，环境规制一次项的估计系数均至少在5%的水平上显著为正，环境规制二次项的估计系数均至少在5%的水平上显著为负，表明中国环境规制对经济发展质量综合指数呈现出显著的先上升后下降的影响，即二者表现为倒“U”型关系，说明环境规制的实施一开始会显著地促进中国经济发展质量综合指数的提升，但是随着环境规制强度的增长，其促进作用开始递减，当达到某个特定值时，环境规制非但不能提升经济发展质量综合指数，反而会抑制经济发展质量综合指数的提升，假设H1得证。第二～第八列的回归结果保持一致，说明本文的实证结果是稳健的。
基准回归结果表明只有合理的环境规制强度才能驱动经济发展质量，这和“波特假说”的前提条件（适度的规制强度）一致。余长林和高宏建[39]指出，环境规制强度的设定应考虑企业的承载力，如果设定过于严格的规制强度，企业的治污积极性可能会受到抑制，隐性经济的规模也可能扩大。究其原因，环境治理成本的增加将导致那些无法承受治污成本上升的企业被大面积淘汰。在一定时期内，一地区对企业退出市场造成损失的承受力也是有限的，一旦规制强度造成的影响超出企业和地区的承载力，那么，这样的规制强度是行不通的[40]。因此，如果一味追求过于严格的规制强度将使得一大批企业，尤其是中小企业被过度淘汰，反过来将阻碍经济的高质量发展。此外，地方政府为了提高地区GDP与地方经济竞争力、保持自身政治地位，往往不会对企业的过度淘汰视而不见。他们可能选择实现短期的经济利益而牺牲环境质量，这将进一步加深环境保护与经济发展的矛盾。
在控制变量方面，大部分模型的估计结果较为接近，只有少数模型的回归系数和显著性出现变化。以动态面板系统GMM模型为例，在第八列中，自然资源禀赋和财政分权的估计系数在1%的水平上显著为负，教育水平的估计系数为正，但不显著，说明自然资源禀赋和财政分权显著抑制了经济发展质量综合指数的提高。
二 市场分割的调节效应
引入市场分割后的回归结果，详见表4。其中，环境规制与整体市场分割、商品市场分割、资本市场分割交互项的回归系数均在1%水平上显著为负，且环境规制一次项的回归系数均显著为正，说明整体市场分割、商品市场分割和资本市场分割对环境规制的经济发展质量效应产生负向调节作用，假设H2得证。通过计算，整体市场分割、商品市场分割和资本市场分割负向调节作用的临界值分别为
0.0281 、0.0287 和0.0280 。若整体市场分割、商品市场分割和资本市场分割分别小于这一临界值时，市场分割的负向调节作用将小于环境规制的正效应，意味着环境规制在一定的市场分割程度下依然有效。然而，若整体市场分割、商品市场分割和资本市场分割分别大于这一临界值时，市场分割的负向调节作用将大于环境规制的正效应，意味着环境规制政策对于市场分割的负向调节作用无济于事。通过计算，样本期间内，分别约有99.61%、97.25%、94.71%的观测值均处于整体市场分割、商品市场分割和资本市场分割大于其临界值的阶段，说明受整体市场分割、商品市场分割和资本市场分割的影响，大部分省域的环境规制无法激发经济发展质量的正向效应。值得注意的是，劳动力市场分割起到的是正向调节作用，这可能由于户籍制度的深化改革与户籍隔墙的推倒，使得劳动力市场的就业歧视得到改善，有助于建立一体化劳动力市场，突破市场分割的约束，实现劳动力在地区间自由流动[41]，增强环境规制对经济发展质量的推动作用。表 4 引入市场分割后的回归结果分布表变量 模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型(4) er × seg −69.089*** (−6.07) seg 377.726*** (5.95) er × seg_com −27.939*** (−5.61) seg_com 143.878*** (5.25) er × seg_emp 18.465** (2.57) seg_emp −70.577* (−1.87) er × seg_cap −34.275*** (−5.33) seg_cap 179.037*** (4.90) er 3.445*** 2.049*** 0.591* 2.850*** (8.91) (7.67) (1.66) (7.99) er2 −0.137*** −0.121*** −0.124*** −0.181*** (−5.48) (−5.07) (−5.18) (−5.26) C −14.410*** −6.857*** −0.148 −9.955*** (−7.21) (−5.05) (−0.11) (−6.41) AR(1) −3.632 −3.521 −4.611 −3.264 [0.000] [0.000] [0.000] [0.001] AR(2) 0.555 −0.194 −0.198 −0.336 [0.579] [0.846] [0.842] [0.737] Sargan 21.181 24.551 17.073 27.602 [1.000] [1.000] [1.000] [1.000] N 480 480 480 480 注：***、** 和 * 分别表示在 1%、5%和 10%水平上显著；圆括号中为 t 值或 z 值；Sargan、AR（1）和AR（2）检验的第二行数值是相应统计量的伴随概率；表中所有模型中均加入了控制变量。 进一步地，本文按照10分位对全样本同时进行分位数回归，以探究不同经济发展质量综合指数下，整体市场分割对环境规制效应的调节作用，关键变量的分位数回归结果详见表5。从表5中可以发现，对于经济发展质量综合指数处于10%~40%分位点之间的省域而言，整体市场分割对环境规制效果的负向调节作用不断上升。当经济发展质量综合指数处于50%～90%分位点之间时，环境规制将不受整体市场分割的负向调节作用影响。可见，经济发展质量综合指数处于下游的省域，整体市场分割的负向调节作用最大，中上游的省域最小。这可能与经济发展质量综合指数较高的省域市场成熟度较高有关，市场一体化程度越高，越能摆脱市场分割的负面约束。
表 5 引入市场分割后的分位数回归结果分布表变量 估计系数 er × seg(Q10) −26.985*** (−2.61) er × seg(Q20) −22.921** (−2.06) er × seg(Q30) −28.082** (−2.15) er × seg(Q40) −28.916* (−1.78) er × seg(Q50) −27.934 (−1.39) er × seg(Q60) −23.407 (−1.02) er × seg(Q70) −8.392 (−0.39) er × seg(Q80) 7.246 (0.35) er × seg(Q90) −15.578 (−0.41) 注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著；圆括号中为 t 值或 z 值；Sargan、AR（1）和AR（2）检验的第二行数值是相应统计量的伴随概率。 三 政绩考核的影响及优化路径
引入政绩考核后的回归结果和政绩考核的影响机制之间的相关关系，详见表6。表6的模型（5）汇报了引入政绩考核后的估计结果，从中可以看到环境规制与政绩考核合理化指数交互项的估计系数与环境规制的估计系数均显著为正，说明科学合理的政绩考核指标可以强化环境规制对经济发展质量的促进效应，假设H3得证。该结论与邓慧慧和杨露鑫[38]的研究发现一致，这从侧面反映出中央政府建立科学合理的政绩考核机制的重要性。
表 6 引入政绩考核后的回归结果和政绩考核的影响机制变量 模型(5) 模型(6) 模型(7) eq (Sys-GMM) eq (2SLS第二
阶段回归)lnzc (2SLS第一
阶段回归)eq (2SLS第二
阶段回归)poll (2SLS第一
阶段回归)er × pa 7.963** 18.043** −45.545*** (2.08) (2.12) (−3.17) er 1.185*** −0.366 1.155** (5.23) (−1.14) (2.37) er2 −0.148*** −0.011 0.053* (−7.55) (−0.54) (1.78) pa −24.283 −65.869* 174.531*** (−1.36) (−1.64) (2.60) cl 0.276*** (8.98) poll −0.232* (−1.77) AR(1) −3.611 [0.000] AR(2) −0.937 [0.349] Sargan 19.890 [1.000] N 480 510 510 510 510 注：***、** 和 * 分别表示在 1%、5%和 10%水平上显著；圆括号中为 t 值或 z 值；Sargan、AR（1）和AR（2）检验的第二行数值是相应统计量的伴随概率；所有模型中均加入了控制变量。 为了更清楚地了解其中的作用机制，本文进一步采用两阶段最小二乘法进行回归，具体的结果如表6的模型（6）和模型（7）所示。可以发现，在模型（6）的第一阶段回归中，政绩考核与环境规制交互项的回归系数在5%的水平上显著为正，在模型（7）的第一阶段回归中，政绩考核与环境规制交互项的回归系数在1%的水平上显著为负，说明政绩考核显著强化了企业遵从程度（cl）对经济发展质量的促进作用，也显著削弱了污染物排放强度（poll）对经济发展质量的抑制作用。地方政府企业环境治理的低遵从程度以及环境污染物的高排放与政绩考核指标有紧密的关联。随着中国地方政府政绩考核制度改革的深入推进，与环境相关的考核指标逐渐占有一席之地，并得到地方政府越来越多的重视，这有助于地方政府树立科学发展观和正确政绩观，加快转变发展方式，推动经济持续、健康、高质量发展[31]。
四. 结论与建议
本文以中国省际面板数据为研究对象，以“五大发展理念”为指导原则测度了经济高质量发展指标，并重点考察了中国环境规制对经济发展质量的影响以及市场分割和政绩考核对环境规制作用的调节效应。研究发现：环境规制对经济发展质量具有显著的先上升后下降的倒“U”型影响，其作用效果取决于环境规制强度的合理性。由地方竞争引起的市场分割是阻碍环境规制发挥正向促进作用的重要因素，目前绝大多数省域市场分割的负向调节作用已经大于环境规制的正效应。政府科学合理的政绩考核指标体系可以强化环境规制对经济发展质量的促进效应。削弱污染物排放强度和提高企业的遵从程度是政绩考核助推环境规制正向效果的重要路径。本文不仅丰富了环境经济学和区域经济学的理论体系，而且揭示了在中国特定的市场和政治背景下，如何通过合理调控市场分割和优化政绩考核体系，来强化环境规制的正向效应，为制定更为有效的环境政策和推动经济高质量发展提供了新的视角和实证基础。这一研究贡献突出了在考虑环境规制与经济发展质量关系时，必须综合考量市场结构和政府行为的调节作用，为政策制定者提供了重要的决策参考。
基于上述发现，得出以下政策意涵：为了实现经济的高质量发展，政府需要找到环境规制的合理强度，既不抑制经济活动，又能有效促进环境保护。同时，政府应通过政策手段降低市场分割，推动全国市场的一体化，确保环境规制在更广阔范围内发挥作用。此外，优化政绩考核指标，引入环境保护等因素，鼓励地方官员在追求经济增长的同时注重环境保护。最后，通过教育、技术支持和财政激励等方式提升企业的环保意识和遵规能力，鼓励企业采取绿色发展策略，共同推进经济与环境的和谐发展。
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表 1 中国省际经济发展质量指标体系表
一级指标 二级指标 三级指标 衡量方法 属性 创新 经济效率 全要素生产率 根据生产函数计算得到 + 创新投入 R&D 研发经费支出 + 创新产出 人均专利占有率 国内三种专利授权数／年末常住人口 + 创新成果 高新技术创收度 高技术产业增加值/制造业产值 + 绿色 节能减排 单位GDP能耗 能源消费量／GDP − 单位GDP废水排放 废水排放总量／GDP − 单位GDP二氧化硫排放 二氧化硫排放总量／GDP − 单位GDP固体废物排放 一般工业固体废物产生量／GDP − 绿色环保 森林覆盖率 森林覆盖率 + 自然保护区覆盖率 自然保护区面积／辖区面积 + 开放 贸易依存 贸易依存度 进出口总额／GDP + 外商投资 外商直接投资 FDI + 共享 民生改善 国内生产总值 GDP + 省域人均GDP 人均GDP + 城乡居民收入差距 城镇居民人均可支配收入/农村居民人均纯收入 − 公共服务 人均教育经费 教育经费/年末常住人口 + 协调 产业结构 产业结构优化 第三产业产值/第二产业产值 + 产业结构升级 六大高耗能行业工业产值/GDP − 投资消费结构 投资率 资本形成率 + 消费率 最终消费率 + 经济稳定 经济波动率 (当期经济增长率－前一期经济增长率)的绝对值 − 价格稳定 生产者物价指数 工业生产者出厂价格指数 − 消费者物价指数 居民消费价格指数 − 就业稳定 失业率 城镇登记失业率 − 
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表 2 调节变量的指标体系
调节变量 一级指标 二级指标 三级指标 属性 市场分割 整体市场分割 劳动力市场分割 城镇集体单位就业人员平均实际工资指数 + 国有城镇单位就业人员平均实际工资指数 + 其他城镇单位就业人员平均实际工资指数 + 资本市场分割 建筑安装工程固定资产投资价格指数 + 设备工器具购置固定资产投资价格指数 + 其他费用固定资产投资价格指数 + 商品市场分割 食品烟酒类居民消费价格指数 + 烟酒类居民消费价格指数 + 家庭设备用品及维修服务类居民消费价格指数 + 医疗保健类居民价格指数 + 交通和通信类居民消费价格指数 + 教育文化和娱乐类居民消费价格指数 + 衣着类居民消费价格指数 + 居住类居民消费价格指数 + 政绩考核 政绩考核合理化 经济绩效 经济增长率 + 环境绩效 煤炭消费量增长率 − 化学需氧量排放增长率 − 二氧化硫排放增长率 −
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表 3 基准回归结果分布表
变量 MLE RE FE GLS L.FE Dif-GMM Sys-GMM er 0.315*** 0.242** 0.577*** 0.346*** 0.299*** 1.031*** 1.689*** (3.00) (2.20) (4.56) (4.62) (2.62) (3.03) (6.30) er2 −0.031*** −0.027** −0.052*** −0.028*** −0.023** −0.108*** −0.179*** (−2.76) (−2.17) (−3.94) (−3.63) (−1.97) (−2.66) (−6.81) nr −0.211 −1.526** 0.700 −0.405 −0.432 −2.073 −4.761*** (−0.32) (−2.39) (0.94) (−0.89) (−0.65) (−1.39) (−3.86) edu 0.002* 0.001 0.005*** 0.001 0.003*** 0.001 0.001 (1.65) (1.38) (3.73) (1.14) (2.78) (0.41) (0.86) fd −0.030** 0.009 −0.019 −0.043*** 0.002 −0.033 −0.044*** (−2.01) (0.69) (−0.80) (−3.63) (0.09) (−1.02) (−4.09) L.eq 0.057 0.005 (1.00) (0.27) C −0.687*** −0.552** −1.358*** 1.440*** −1.212*** −2.086*** −3.391*** (−2.71) (−2.31) (−4.85) (6.16) (−3.27) (−2.99) (−6.13) AR(1) −3.584 −3.728 [0.000] [0.000] AR(2) 0.232 −0.206 [0.817] [0.837] Sargan 22.760 [1.000] N 510 510 510 510 510 450 480 R2 — 0.346 0.063 — 0.163 — — 注：***、** 和 * 分别表示在 1%、5%和 10%水平上显著；圆括号中为 t 值或 z 值；Sargan、AR（1）和AR（2）检验的第二行数值是相应统计量的伴随概率。
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表 4 引入市场分割后的回归结果分布表
变量 模型(1) 模型(2) 模型(3) 模型(4) er × seg −69.089*** (−6.07) seg 377.726*** (5.95) er × seg_com −27.939*** (−5.61) seg_com 143.878*** (5.25) er × seg_emp 18.465** (2.57) seg_emp −70.577* (−1.87) er × seg_cap −34.275*** (−5.33) seg_cap 179.037*** (4.90) er 3.445*** 2.049*** 0.591* 2.850*** (8.91) (7.67) (1.66) (7.99) er2 −0.137*** −0.121*** −0.124*** −0.181*** (−5.48) (−5.07) (−5.18) (−5.26) C −14.410*** −6.857*** −0.148 −9.955*** (−7.21) (−5.05) (−0.11) (−6.41) AR(1) −3.632 −3.521 −4.611 −3.264 [0.000] [0.000] [0.000] [0.001] AR(2) 0.555 −0.194 −0.198 −0.336 [0.579] [0.846] [0.842] [0.737] Sargan 21.181 24.551 17.073 27.602 [1.000] [1.000] [1.000] [1.000] N 480 480 480 480 注：***、** 和 * 分别表示在 1%、5%和 10%水平上显著；圆括号中为 t 值或 z 值；Sargan、AR（1）和AR（2）检验的第二行数值是相应统计量的伴随概率；表中所有模型中均加入了控制变量。
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表 5 引入市场分割后的分位数回归结果分布表
变量 估计系数 er × seg(Q10) −26.985*** (−2.61) er × seg(Q20) −22.921** (−2.06) er × seg(Q30) −28.082** (−2.15) er × seg(Q40) −28.916* (−1.78) er × seg(Q50) −27.934 (−1.39) er × seg(Q60) −23.407 (−1.02) er × seg(Q70) −8.392 (−0.39) er × seg(Q80) 7.246 (0.35) er × seg(Q90) −15.578 (−0.41) 注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著；圆括号中为 t 值或 z 值；Sargan、AR（1）和AR（2）检验的第二行数值是相应统计量的伴随概率。
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表 6 引入政绩考核后的回归结果和政绩考核的影响机制
变量 模型(5) 模型(6) 模型(7) eq (Sys-GMM) eq (2SLS第二
阶段回归)lnzc (2SLS第一
阶段回归)eq (2SLS第二
阶段回归)poll (2SLS第一
阶段回归)er × pa 7.963** 18.043** −45.545*** (2.08) (2.12) (−3.17) er 1.185*** −0.366 1.155** (5.23) (−1.14) (2.37) er2 −0.148*** −0.011 0.053* (−7.55) (−0.54) (1.78) pa −24.283 −65.869* 174.531*** (−1.36) (−1.64) (2.60) cl 0.276*** (8.98) poll −0.232* (−1.77) AR(1) −3.611 [0.000] AR(2) −0.937 [0.349] Sargan 19.890 [1.000] N 480 510 510 510 510 注：***、** 和 * 分别表示在 1%、5%和 10%水平上显著；圆括号中为 t 值或 z 值；Sargan、AR（1）和AR（2）检验的第二行数值是相应统计量的伴随概率；所有模型中均加入了控制变量。
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